AI for Science：中国工业弯道超车的战略引擎与高压强投入的必要性

TL;DR：

中国在AI发展上存在“偏科”现象，对AI for Science的投入不足，这在船舶等高技术壁垒行业尤为突出。然而，AI for Science是突破工业软件“卡脖子”困境、实现产业“弯道超车”的关键战略方向，亟需高压强、马拉松式的持续投入和跨领域人才培养。

AI的浪潮席卷全球，其应用边界正以前所未有的速度拓展。然而，在这场技术变革的宏大叙事中，一个值得深思的现象浮现：中国的AI发展似乎存在一种**“偏科”**。当计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）领域的应用如火如荼，并快速实现商业化落地之时，像“AI for Science”这样更具基础性、高技术壁垒和长周期回报潜力的领域，却显得相对薄弱。来自深海技术科学太湖实验室的资深专家指出，这种不平衡的发展模式，正成为中国迈向全球科技强国的隐忧，尤其在船舶制造等重工业领域，对AI for Science的战略性投入显得刻不容缓。

AI for Science：中国科技的战略深水区

当前，大部分AI的商业化成功案例集中于消费互联网和企业级应用的表层，尤其在识别、理解和生成等任务上，如AI for Product所实现的智能船舶、无人船自动驾驶等，已有一些积累。但这仅仅是冰山一角。真正的深层变革，在于AI如何赋能科学研究本身，即AI for Science。它并非一个简单的应用或算法，而是通过AI学习科学原理，从底层规律出发，将纯数据驱动与物理模型相融合，以革命性手段加速科学发现与工程创新¹。

例如，AlphaFold2在蛋白质折叠结构预测上的突破，证明了AI解决困扰科学界数十年难题的巨大潜力。在我国，类似中国船舶科学研究中心这样的机构，专注于利用AI提升仿真能力、试验手段，寻求技术原理上的创新。然而，与国际领先水平（如DeepMind和Nvidia）相比，中国在AI for Science的基础投入和人才培育仍处于起步阶段，这种长期性的、高压强的投入意愿和能力，将决定中国未来在全球科技竞争中的地位。

生成式AI的产业“操作系统”级变革与挑战

以ChatGPT为代表的生成式大模型，无疑是当前AI领域最耀眼的明星，其“智能操作系统”级的变革潜力，在于极大地降低了AI的交互门槛，让普通人得以直观体验AI的魅力，并验证了通用人工智能的可行性。它在文本生成、信息提炼、图片创作等“文科”领域展现出惊人的能力，迅速成为市场热点和投资焦点。

然而，我们必须清醒地认识到，这种“一半海水一半火焰”的现象背后，隐藏着通用AI在特定工业场景下的局限性。对于如船舶行业计算流体力学（CFD）等需要极高精度和深度专业知识的工程问题，现有通用大模型短期内还无法直接提供完全适应的解决方案。这些领域对数据样本的稀缺性、物理规律的强约束以及对特定问题的精细化处理，提出了更高要求。这意味着，通用AI工具需要与行业“know-how”深度融合，进行大量的二次开发和定制化工作，才能真正解决实际工程难题。例如，中国船舶科研机构正与百度飞桨等平台合作，探索基于知识图谱和大模型的“船舶知识大脑”项目，以期弥合通用AI与行业特定需求之间的鸿沟。

突破工业“卡脖子”：AI重塑计算流体力学 (CFD) 的潜能

尽管中国造船工业在国际市场上占据领先地位，但一个不容忽视的**“卡脖子”困境**在于对国外工业软件的过度依赖，尤其是在计算流体力学（CFD）软件领域。CFD作为流体力学、计算数学和计算机科学的交叉产物，是现代船舶设计、航空航天等重工业不可或缺的核心工具。目前，几乎所有主流商业CFD软件（如ANSYS Fluent/CFX）均由欧美国家掌握。这种对核心工业软件的依赖，构成了类似芯片设计软件的战略风险。

AI的到来，为中国工业提供了**“弯道超车”**的战略契机。通过将人工智能与CFD深度融合，可以：

• 显著提升设计周转效率：AI能以更快的速度迭代和优化仿真设计，降低计算和开发成本。
• 提高模拟准确性：AI自动调参、结合知识库工作流，提升复杂流体模拟的精度。
• 优化产品性能：构建无缝的生态系统，实现产品的模拟、预测与优化。

但这种融合并非易事。纯数据驱动的AI方法在数据样本获取和训练上面临巨大挑战。因此，将传统物理模型与先验知识融入神经网络训练，成为当前的关键攻关方向，这能有效降低对大数据的依赖。百度飞桨科学计算套件PaddleScience，作为国内首个基于AI框架且可应用于CFD领域的工具组件，正是这一战略方向上的重要实践，通过与科研机构共建，旨在解决高水平科研活动中的瓶颈问题²³。

铸就科技长城：高压强投入与生态协同的战略必要性

国际经验表明，尖端科研需要**“马拉松式”的、不计短期回报的高压强投入**。DeepMind和OpenAI在AI领域的成功，并非一蹴而就，而是源于长期、巨额的资金投入和坚定不移的战略决心。对比“戈登贝尔奖”的演变，也清晰地展现了AI在全球高性能计算领域日益增长的影响力。

然而，中国在AI底层研发和AI for Science领域的投入，面临着资金分散、机构之间存在“隐形壁垒”的问题。这种“雨露均沾”的模式，难以形成攻克核心难题的强大合力。二十大提出的创新总方针，预示着未来将更加重视这一问题。要真正发挥举国体制优势，需要：

1. 集中力量办大事：打破研究机构、高科技公司、高校之间的壁垒，实现资源和人才的有效整合。
2. 高科技企业主导开源生态：像百度飞桨这样具备通用AI能力的科技巨头，应扮演引领者的角色，通过开源平台和工具（如PaddleScience），与垂直行业深度合作，提供通用技术底座并促进行业知识的深度融合。
3. 长期性和战略性资金支持：避免短视的投资回报考量，为基础性、前瞻性研究提供稳定且充裕的资金保障。

跨界人才：AI时代下文明演进的基石

技术壁垒越高的行业，通用AI的赋能难度越大，这几乎是整个AI行业未来数年都将面临的核心挑战。唯一的破解之道，在于培养和构建跨界人才。这些人才不仅需要精通AI技术，更要深入理解特定行业的专业知识（know-how），能够将两者有机结合。

这让人联想起爱因斯坦关于牛顿经典力学的故事：只有当那些从小就把相对论当基础常识来学习的人成长起来，门户之见才会自然消失。同理，当新一代科研人员和工程师，从基础教育阶段就将AI视为解决科学和工程问题的基本工具，并具备跨学科的思维范式时，AI与科学、工业的融合将达到前所未有的深度。这不仅仅是技术进步的问题，更是对人类认知结构、教育体系乃至文明进程的深层重塑，预示着一个以AI为原生工具的全新创新时代的到来。

引用

• AI for Science
• 工业软件
• 卡脖子
• 计算流体力学
• 产业升级
• 跨界人才